Un modèles augmenté asymptotiquement exact ...
Type de document :
Communication dans un congrès avec actes
Titre :
Un modèles augmenté asymptotiquement exact pour la restauration bayésienne d'images dégradées par un bruit de Poisson
Auteur(s) :
Vono, Maxime [Auteur]
Signal et Communications [IRIT-SC]
Dobigeon, Nicolas [Auteur]
Institut National Polytechnique (Toulouse) [Toulouse INP]
Signal et Communications [IRIT-SC]
Chainais, Pierre [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Signal et Communications [IRIT-SC]
Dobigeon, Nicolas [Auteur]
Institut National Polytechnique (Toulouse) [Toulouse INP]
Signal et Communications [IRIT-SC]
Chainais, Pierre [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Titre de la manifestation scientifique :
27e colloque du Groupe de Recherche et d'Etudes du Traitement du Signal et des Images (GRETSI 2019)
Ville :
Lille
Pays :
France
Date de début de la manifestation scientifique :
2019-08-26
Titre de l’ouvrage :
Actes du colloque GRETSI 2019
Date de publication :
2019
Mot(s)-clé(s) en anglais :
Restauration d’images
Discipline(s) HAL :
Informatique [cs]/Traitement du signal et de l'image [eess.SP]
Résumé :
De nombreux travaux ont porté sur la restauration d’images dégradées par un bruit de Poisson. Une grande partie des approches proposées reposent sur des algorithmes d’optimisation ou d’approximation variationnelle. Ces ...
Lire la suite >De nombreux travaux ont porté sur la restauration d’images dégradées par un bruit de Poisson. Une grande partie des approches proposées reposent sur des algorithmes d’optimisation ou d’approximation variationnelle. Ces derniers sont rapides et efficaces mais ne permettent pas une estimation précise des intervalles de crédibilité sous la loi a posteriori cible. Cet article présente une méthode de type Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC) permettant de restaurer ces images tout en apportant une mesure contrôlée des incertitudes liées à l’estimation. L’approche proposée repose sur un modèle augmenté asymptotiquement exact et fait intervenir des algorithmes MCMC proximaux pour échantillonner efficacement les lois d’intérêt.Lire moins >
Lire la suite >De nombreux travaux ont porté sur la restauration d’images dégradées par un bruit de Poisson. Une grande partie des approches proposées reposent sur des algorithmes d’optimisation ou d’approximation variationnelle. Ces derniers sont rapides et efficaces mais ne permettent pas une estimation précise des intervalles de crédibilité sous la loi a posteriori cible. Cet article présente une méthode de type Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC) permettant de restaurer ces images tout en apportant une mesure contrôlée des incertitudes liées à l’estimation. L’approche proposée repose sur un modèle augmenté asymptotiquement exact et fait intervenir des algorithmes MCMC proximaux pour échantillonner efficacement les lois d’intérêt.Lire moins >
Langue :
Français
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Nationale
Vulgarisation :
Non
Collections :
Source :
Fichiers
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